• 为个人
  • 为商务
  • 为大学
  • 为政府
学位
登录
免费加入
  • 浏览
  • Deep Learning

深度学习课程

Deep Learning 课程可以帮助您学习神经网络、卷积网络和 Neural Network,以及它们在图像识别和自然语言处理中的应用。您可以掌握模型训练、超参数调整和性能评估方面的技能,这些技能对于开发有效的 AI 解决方案至关重要。许多课程都会介绍 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,让您可以实现算法和优化模型,使您的学习体验与当前的行业实践密切相关。


热门 Deep Learning 课程和认证


  • 状态:免费试用
    免费试用
    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 人工智能, 决策树学习, 张力流, 预测建模, 模型评估, 随机森林算法, 强化学习, 深度学习, 应用机器学习, 机器学习, 无监督学习, Jupyter, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 分类算法, 功能工程, 数据预处理, 数据伦理, 迁移学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    34 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Illinois Tech

    Deep Learning

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Generative Adversarial Networks (GANs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Computer Vision, Natural Language Processing, Model Deployment, Model Evaluation

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    33 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    E

    EDUCBA

    Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

    您将获得的技能: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Tensorflow, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Data Transformation, Financial Forecasting, Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Applied Machine Learning, Cloud Computing

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    37 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    P

    Packt

    Deep Learning with Real-World Projects

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Linear Algebra, Image Analysis, Data Visualization, NumPy, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Pandas (Python Package), Seaborn, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    7 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    E

    EDUCBA

    Keras Deep Learning Projects with TensorFlow

    您将获得的技能: Embeddings, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Text Mining, Computer Vision, Data Preprocessing, Tensorflow, Deep Learning, Model Deployment, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Jupyter, Matplotlib

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 应用数学, 统计, 机器学习算法, 衍生产品, Python 程序设计, NumPy, 人工神经网络, 降维, 回归分析, 线性代数, 微积分, Algorithm, 功能工程, Jupyter, 无监督学习, 高等数学, 数学建模, 数据预处理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 风险缓解, 机器人, 自然语言处理, 生成式人工智能, 业务逻辑

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
    预览
    D

    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 人工智能, 负责任的人工智能, 深度学习, AI 赋能, 人工神经网络, AI 产品战略, 数据伦理, 机器学习, 数据科学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Object Detection

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Matlab, Data Preprocessing, Data Visualization, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    13 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    Introduction to Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Performance Tuning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 数据可视化软件, SQL, 模型评估, 数据导入/导出, Plotly, 数据扫盲, 专业网络, 数据分析, 数据操作, 无监督学习, 生成式人工智能, Jupyter, 交互式数据可视化, 仪表板, 数据清理, 探索性数据分析, 数据挖掘, 数据可视化, 监督学习, 数据转换

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

与 deep learning 相关的搜索

deep learning specialization
deep learning with pytorch
deep learning fundamentals
deep learning rnn & lstm: stock price prediction
deep learning for computer vision
deep learning for healthcare
deep learning with pytorch : generative adversarial network
deep learning - recurrent neural networks with tensorflow
1234…273

总之,以下是 10 最受欢迎的 deep learning 课程

  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • Deep Learning: Illinois Tech
  • Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
  • Deep Learning with Real-World Projects: Packt
  • Keras Deep Learning Projects with TensorFlow: EDUCBA
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
  • Deep Learning for Object Detection: MathWorks

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 深度学习 的常见问题

Deep Learning 是机器学习的一个子集,它利用具有许多层(因此称为 "深层")的神经网络来分析各种形式的数据。它之所以重要,是因为它能让计算机执行通常需要人类智能的任务,如图像识别、Natural Language Processing 和决策。随着技术的不断发展,Deep Learning 在各行各业越来越不可或缺,推动了自动化、医疗保健、金融等领域的创新。‎

从事深度学习领域的职业可以为您打开通往各种工作机会的大门。一些常见的职位包括深度学习工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI 研究员和计算机视觉工程师。这些职位通常涉及设计和实施 Deep Learning Model、分析数据,以及开发能够从数据中学习并根据数据进行预测的算法。‎

要在深度学习领域取得成功,您应该在几项关键技能方面打下坚实的基础。这些技能包括 Python 等编程语言、对机器学习概念的理解、熟练使用 Deep Learning 框架(如 TensorFlow 和 PyTorch)以及数学知识,尤其是线性代数和微积分。熟悉数据预处理和 Model Evaluation 技术也是有益的。‎

对于那些对深度学习感兴趣的人来说,有许多在线课程可供选择。一些最佳选择包括深度学习专项课程和IBM Deep Learning with PyTorch、Keras 和 Tensorflow 专业证书。这些课程提供深度学习技术和应用方面的全面培训和实践经验。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习 Deep Learning:

  1. 免费预览 许多 Deep Learning 课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Deep Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。‎

要有效学习 Deep Learning,首先要打好编程和数学基础。学习入门课程,了解机器学习和神经网络的基础知识。通过开展项目,逐步学习更高级的主题和实际应用。参与在线社区和论坛也能为您提供支持,增强您的学习体验。‎

深度学习课程通常涵盖一系列主题,包括神经网络Architecture、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络 (RNN)、自然语言处理和强化学习。此外,课程还可以探索计算机视觉、医疗保健和金融等领域的实际应用,让学习者全面了解深度学习如何应用于现实世界的场景中。‎

对于深度学习方面的员工培训和技能提升,AI ML with Deep Learning and Supervised Models 专项课程和Deep Learning for Healthcare 专项课程等专项课程尤其有益。这些课程侧重于实际技能和应用,适合劳动力发展。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

其他可浏览的主题

艺术与人文
338 课程
商务
1095 课程
计算机科学
668 课程
数据科学
425 课程
信息技术
145 课程
健康
471 课程
数学与逻辑
70 课程
个人发展
137 课程
物理科学与工程
413 课程
社会科学
401 课程
语言学习
150 课程

Coursera 页脚

技能

  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
  • 数字化营销
  • 讲英语
  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

  • 谷歌网络安全证书
  • 谷歌数据分析证书
  • 谷歌 IT 支持证书
  • 谷歌项目管理证书
  • 谷歌用户体验设计证书
  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

行业与职业

  • 商务
  • 计算机科学
  • 数据科学
  • 教育与教学
  • 工程学
  • 金融
  • 医疗保健
  • 人力资源(HR)
  • 信息技术 (IT)
  • 营销

职业资源

  • 职业能力倾向测验
  • 工作面试优势和劣势的示例
  • 学习高收入技能
  • 加密货币如何运作?
  • 如何在 Google 表格中突出显示重复项
  • 如何学习人工智能
  • 热门网络安全证书
  • 准备 PMP 认证
  • 面试后您将获得工作的迹象
  • 什么是人工智能?

Coursera

  • 关于
  • 我们提供的内容
  • 管理团队
  • 工作机会
  • 目录
  • Coursera Plus
  • 专业证书
  • MasterTrack® 证书
  • 学位
  • 企业版
  • 政府版
  • 面向校园
  • 成为合作伙伴
  • 社会影响
  • 免费课程
  • 分享您的 Coursera 学习故事

社区

  • 学生
  • 合作伙伴
  • Beta 测试人员
  • 博客
  • Coursera 播客
  • 技术博客

更多

  • 媒体
  • 投资者
  • 条款
  • 隐私
  • 帮助
  • 内容访问
  • 联系我们
  • 文章
  • 目录
  • 附属公司
  • 现代奴隶制声明
  • 请勿出售/共享
随时随地学习
通过 App Store 下载
通过 Google Play 获取
B 型企业认证标志
© 2026 Coursera Inc.保留所有权利。
  • Coursera Facebook
  • Coursera Linkedin
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera TikTok